本文作者：郭均鹏；王启鹏；宁静；李嫒嫒；成功正常投稿发表论文到《系统管理学报》2015年03期,引用请注明来源400期刊网！
【摘要】：针对现有推荐算法在处理海量数据时效率和精确度低下的问题,提出一种将基于内容的推荐算法与基于项目的协同过滤算法相结合的新的混合推荐算法。首先引入符号数据分析方法,使用模态符号数据对项目建模,同时针对评分矩阵的超高维及稀疏性问题加入非负矩阵分解算法,对项目的特征矩阵进行有效"平滑",以此为基础计算项目之间的相似性,进而完成混合推荐。基于MOVEILENS数据的实验结果表明,本文提出的混合推荐算法与传统的基于项目的协同过滤算法相比,在相似性计算上具有更高的效率,同时在应对数据稀疏性及新用户问题时,具有更高的推荐精度。
【论文正文预览】：目前,网络上的信息量呈现出爆炸式的增长趋势,面对海量的网络资源,推荐系统成为解决“信息超载”问题最有效的工具之一。推荐系统可以通过了解用户的偏好,向用户推荐其感兴趣的内容。根据研究角度的不同,可以将当前主流的推荐系统算法分为基于内容的推荐和协同过滤推荐。基于
【文章分类号】：TP301.6
【稿件关键词】：符号数据混合推荐算法评分相似度非负矩阵分解
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【稿件标题】：基于符号数据与非负矩阵分解法的混合推荐算法
【作者单位】：天津大学管理与经济学部;
【发表期刊期数】：《系统管理学报》2015年03期
【期刊简介】：《系统管理学报》杂志是由中华人民共和国新闻出版总署、正式批准公开发行的优秀期刊，系统管理学报杂志具有正规的双刊号，其中国内统一刊号：CN31-1977/N，国际刊号：ISSN1005-2542。系统管理学报杂志社由中华人民共和国教育部主管、上海交通大学主办，本刊为......更多系统管理学报杂志社(http://www.400qikan.com/qk/5233/)投稿信息
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